據媒體最新報道，有貴州黔西南市民周先生反映，26日晚和朋友一同打網約車，12公里路程，2部手機價格相差8元。周先生與朋友多次測試對比，懷疑滴滴出行有殺熟情況。但有細心的網友發現，這些預估價格的下方，都標注有不同的優惠券抵扣，所以才導致顯示的價格不同。也就是說，如果不計入不同優惠券的抵扣金額，其實兩部手機的整體預估打車價格都是差不多的，并不存在所謂的殺熟問題。

無獨有偶，在日前由來咖智庫舉行的《大數據殺熟，是不講武德還是經營之法？》主題直播中，貝殼新房資深產品經理、前首汽集團高級產品總監周路璐也談到這種優惠券引起的價差問題。周路璐提到，平臺上一些常用的用戶運營手段，如「發放優惠券」、「發放可抵扣現金的虛擬貨幣」等，這些其實不算大數據殺熟，因為優惠券的運營手段由來已久，比如肯德基、麥當勞大量發放優惠券，目的也是為了給價格敏感的用戶提供更多的優惠，這個手段大家已經普遍接受了。AI時代只是進一步加強了這種運營的千人千面性，例如目前各互聯網平臺都會有新人禮或新人優惠，以此進行拉新，對于老客，會建立起會員體系，根據算法模型判定用戶是活躍用戶、流失用戶還是新用戶或者是沉默用戶，以此發放不同的優惠券。“優惠券雖然會造成結算價格的不同，但優惠券是用戶提前獲得并知曉的，用戶可以據此判斷是否進行交易，價格本身并沒有變化，因此也不算大數據殺熟?！?/p>

而針對平臺推出的各種優惠活動，有網友還提出“差異化讓利”這個概念，這表現在訂外賣或者打車中，雖然預估總價基本都一樣，但考慮到每個人享受的優惠不同，實際支付也會有差異，相當于平臺以優惠的形式，主動進行了差異化讓利，當然這背后是對用戶行為所做的應對，但這也讓市場營銷變得更加豐富。

周路璐還補充到，一些用戶反饋說有時候打車能自動升級到最貴的高端車，而有時候不能，是不是一種質量歧視。這其實不是的，其根本原因還是取決于供需關系，比如一個站點的用戶需求量非常大，而當前車輛又偏少的情況下，在用戶主動勾選全部車型的情況下，為提高匹配效率，平臺會推薦當前可用的車輛，以保障用戶能最快用上車，而這個可用車輛可能是快車，也可能是出租車，當然也可能是專車和高端車等?！斑@只是平臺解決供需問題的一個方法，本身并不是一個歧視行為，就像有些時候，酒店房間滿了會幫你免費升級房間一樣?！?/p>

既然這種由優惠券引起的價差問題不是大數據殺熟的話，那么到底什么才是大數據殺熟了？周路璐對此總結分析出“大數據殺熟”的條件有三個：

其一是用戶，即基于不同用戶畫像制定不同價格才是大數據殺熟。因此，對不同物理條件、供需關系下進行的動態定價，不屬于大數據殺熟。例如在網約車領域，在特殊出發地、惡劣天氣的情況下，供需會失衡，導致打不上車，要么讓用戶等很久才能打到車，要么就讓用戶加價吸引更多司機，這個規則對所有的用戶來說都是一樣的，只要這個價格是透明告知用戶的情況下，就不屬于大數據殺熟。

其二是動態，即必須是動態調整了價格才是大數據殺熟。那種因用戶提前獲得并享受優惠所產生的結算價格差異現象，也不算大數據殺熟，因為其價格本身并沒有變化。

其三是表現，即“大數據殺熟”表現為完全一樣的商品或服務，收取了不同價格，或是同樣的價格，針對不同用戶提供了不同的品質。

在周路璐看來，“大數據殺熟”的監管還是比較難的，最困難的一點在于表現上千差萬別，例如除了直接動價格以外，企業還可以針對部分用戶進行動態折扣、動態優惠、動態補貼，甚至包括直接屏蔽部分用戶參與優惠活動。在監管建議方面，周路璐認為有兩點：首先需要限制基于用戶畫像的動態定價，也就是說，不能基于手機是蘋果還是安卓，是新客還是老客等等用戶信息，進行價格或質量歧視；其次，如果需要根據其他因子做動態定價，比如是天氣、供需關系等情況，也需要標明加減價的部分，讓用戶提前感知到原因，而不是事后才發現。